Buscar en Google Scholar
Título: Aplicación de redes neuronales para el pronóstico de las tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP mediante Python y VBA
Asesor(es): Vásquez Serpa, Javier
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.02
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: En el presente trabajo, se realizará el análisis para pronosticar tasas de rentabilidad de los fondos de pensiones de las AFP, utilizando redes neuronales y series de tiempo, logrando de está manera tomar medidas preventivas para las rentabilidades de los próximos años. Para lo cual se realizará descarga de datos automatizada, limpieza y organización de la data usando inicialmente VBA debido a que es un software que puedes tener por defecto en el windows office, para el tratamiento principal de la data, usaremos lenguaje Python para su análisis y predicción, usando diferentes librerías para el manejo de la data y el análisis por redes neuronales, siendo luego exportado en un archivo para su próximo análisis.
Disciplina académico-profesional: Computación Científica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Computación Científica
Grado o título: Licenciado en Computación Científica
Jurado: Zegarra Garay, María Natividad; Pérez Nuñez, Jhelly Reynaluz; Vásquez Serpa, Luis Javier
Fecha de registro: 1-feb-2022



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons